金融大學論文范文

前言：我們精心挑選了數(shù)篇優(yōu)質金融大學論文文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發(fā)，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

在調查方法上，根據(jù)西南大學學生分布的特點，本次調研綜合采用了分層抽樣、分組抽樣、隨機抽樣等抽樣方法。涉及文史類、理工類、商科類專業(yè)的同學，共發(fā)放200份問卷，其中有效問卷194份，問卷有效率為97%。調查問卷采用客觀題單選和多選的方式提問，主要包括大學生基本情況、生活費的來源及去向、金融投資現(xiàn)狀、可能的影響因素等多方面的內(nèi)容，從不同角度反映了大學生的金融投資行為。

二、結果與分析

1、大學生金融投資基本情況（1）樣本總體情況。在參與調查的194人中，只有41人（21.13%）投資了金融產(chǎn)品，而有153人（78.87%）沒有進行相應的投資。（2）未投資金融產(chǎn)品原因。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，對金融產(chǎn)品不了解是西大學生未進行金融產(chǎn)品投資的最為重要的原因，占比約63.33%。其次是資金不足，34%的人認為資金不足是其未進行投資的原因，有超過59.79%的西大學生目前可支配存款余額低于3000元。金融產(chǎn)品的收益和風險對于他們是否進行投資的影響并不大，僅分別有9.33%、12%的學生選擇此項。另外，在未進行投資的學生中，55.33%的學生有投資的意愿，可以發(fā)現(xiàn)大學生有很強的金融投資意愿，但受各種客觀因素影響未能采取實際行動。（3）投資原因。在投資金融產(chǎn)品的大學生當中有超過52.08%的人屬于接觸過金融產(chǎn)品的宣傳，想自己進行一些嘗試的，也不乏擁有部分專業(yè)知識的大學生（27%），可以運用自己的專業(yè)知識賺錢，但真正熟練掌握專業(yè)知識與技巧的人最少，只有約4.17%，還有6.25%由于其他原因的，例如閑錢隨意投資，看中其高收益，同時，仍有10.41%的大學生并無明確目的來投資金融產(chǎn)品，只是跟風行動。（4）投資品種類。參與基金投資的人數(shù)最多，占投資金融產(chǎn)品人數(shù)的73.17%，且基金的投資中，投資貨幣基金的人數(shù)占比最大為75.61%，反映出貨幣基金在大學生中普及程度較高。投資股票的人數(shù)占投資有投資金融產(chǎn)品的比重也較大為24.39%，仍然有一部分大學生熱衷于高風險投資。由于大學生的保險意識低，銀行理財產(chǎn)品投資門檻相對較高，投資保險、銀行理財產(chǎn)品人數(shù)較少。投資外匯的僅一人，無人參與債券投資。

2、大學生金融投資情況影響因素分析（1）研究方法。本文采用二元logistic回歸。Logistic模型是經(jīng)濟學中被廣泛用于研究行為主體的選擇過程的一類計量經(jīng)濟模型。許多不同因素的共同作用會導致一種行為結果的產(chǎn)生，而logistic回歸分析模型是一種分析個體決策行為并廣泛應用于影響因素分析的理想模型。logistic回歸屬于概率型非線性回歸，假設在自變量的作用下，某社會現(xiàn)象的發(fā)生概率為P(0≤P≤1)，發(fā)生概率與不發(fā)生概率之比為P/(1-P)，則logistic回歸模型為。（2）被解釋變量：投資（1）/未投資（0）（3）假設：大學生是否進行金融投資取決于年級、地區(qū)、專業(yè)、性別、戶籍類型、家庭理財情況、收入主要來源。以上因素共同作用決定了大學生的金融投資行為。（4）根據(jù)以上假設設定自變量①年級。2011級與研一的大學生參與金融投資的比例最高，分別為28.03%和23.08%，2010級的參與率為20.59%，2012級的參與率較之降低為16.36%，而2013級參與度最低，僅為6.67%。隨著年級提高，知識積累，對金融知識了解加深；一部分大學生開始有獨立收入，對理財需求提高，開始嘗試金融投資的人也更多。②專業(yè)。文科和工科專業(yè)的大學生中參與金融投資的比例相當，分別為16.67%和12.09%，而商科專業(yè)的大學生的參與率高達44.12%，遠遠超過文科和工科專業(yè)。③地區(qū)。來自東部地區(qū)的大學生金融投資參與率最高，為28.57%，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)大學生的參與率最低，僅14.56%。東中部地區(qū)經(jīng)濟較西部發(fā)達，金融投資氛圍更濃，投資意愿更強，參與度更高。④性別。女性樣本中金融投資參與率16.95%，而男性的參與率為26.32%，遠高于女性。⑤可支配存款余額。可支配存款余額3000元以下的樣本大學生金融投資參與率最低，僅為10.34%，隨著可支配存款余額增多金融投資參與率也隨之提高，當可支配存款余額達到8000以上，樣本大學生的投資參與率達到75%。可支配存款余額越多意味著可用于投資的資金越多，投資理財?shù)男枨蟾蟆＂藜彝ダ碡敔顩r。家庭成員無金融投資經(jīng)歷的大學生金融投資參與率10.22%，遠低于家庭成員有金融投資經(jīng)歷的45.61%。家庭成員進行過金融投資的大學生對投資知識的了解多于相似條件下家庭成員未進行過金融投資的大學生，其投資動機更強。家庭成員的示范效應也會提高大學生的金融投資率。⑦收入主要來源。收入主要來源于親人提供和獎、助學金的樣本金融投資參與率最低，分別為15.63%和18.80%，勤工儉學的參與率為較高的30.77%，而來源于其他渠道的遠遠超過了其他方式，達66.67%，其中可能包括投資收入、課外收入等等。⑧月支出。月支出<600，其金融投資參與率為0最低，隨著月支出提高金融投資參與率也隨之提高，當月支出>2000時，所有樣本都參與了金融投資。⑨月網(wǎng)購支出。金融投資參與率基本上滿足與與網(wǎng)購支出同向變動，月支出小于100時為16.87%，500元到800元為100%，而當超過800時，參與率降到50%。由于余額寶等互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品與網(wǎng)上購物支付賬戶的連接，網(wǎng)購提高了大學生對互聯(lián)網(wǎng)金融投資的關注，成為大學生進行金融投資的助推器。變量處理：將年級、地區(qū)、專業(yè)、性別、戶籍類型、家庭理財情況、收入主要來源設為啞變量，其中年級、地區(qū)、專業(yè)、收入主要來源為多分類無序變量，因此引入需要亞元變量，見表4，變量可支配存款余額、月支出、月網(wǎng)購支出為多分類有序變量，可將其直接引入模型，無需引入亞元變量。（5）自變量相關性分析。通過變量的自相關性矩陣可以看出（圖略），僅家庭成員投資理財情況與戶籍所在地（農(nóng)村/城市）之間的相關系數(shù)絕對值大于0.4，其他均小于0.4，自變量之間不存在嚴重多重共線。（6）回歸模型模型解釋：P表示進行金融投資概率，p/(1-p)表示大學生進行金融投資與未進行金融投資的概率之比。二元logistic的系數(shù)說明的是，在控制其他變量不變的情況下，某一自變量以單位的變化對某一類別相對參照類的對數(shù)發(fā)生比的影響，為誤差項。用stata計算可得到如下計算結果。（7）回歸結果①將所有解釋變量加入回歸模型回歸結果分析：模型進行似然比檢驗的卡方值為75.79，Prob>chi2=0.0000，在95%的置信水平下回歸模型顯著。

在95%的置信水平下，自變量專業(yè)、性別、家庭理財情況、月支出對個人投資金融產(chǎn)品情況有顯著影響，而年級、省份、地區(qū)、資金主要來源、月網(wǎng)購支出對投資金融產(chǎn)品情況無顯著影響。②逐步回歸（后退法）逐步去除不顯著變量后的回歸結果：結果分析：模型的卡方值為67.93，Prob>chi2=0.0000，在95%的置信水平下回歸模型顯著。在95%的置信水平下，自變量中，年級（研一）、專業(yè)、性別、家庭理財情況、可支配存款余額、月支出對個人投資金融產(chǎn)品情況有顯著影響，作用方向與假設吻合。研一的被調查者投資金融產(chǎn)品發(fā)生比約為2013級的6倍（=6.04）。由于研一大學生知識儲備較本科大學生更多，有投資經(jīng)驗的學生相比2013級更多，因此投資金融產(chǎn)品的比例更大。文科類、工科類大學生投資金融產(chǎn)品的發(fā)生比分別為商科類大學生的27%和22%，商科大學生投資理財?shù)膶I(yè)知識比其他專業(yè)的大學生更豐富，投資技能更強，投資意愿和投資觀念也更強，因此金融投資發(fā)生比遠高于工科和文科生。女性金融投資發(fā)生比為男性的32%(=0.32)。樣本中有19%的男性屬于風險愛好者，而女性中僅4%屬于風險愛好者，男性的風險偏好程度遠高于女性，而金融投資尤其是股票外匯投資風險大，大學生中更愿意冒風險的男性也更愿意參與金融投資。家庭成員未投資過金融產(chǎn)品的大學生投資金融產(chǎn)品的發(fā)生比遠小于家庭成員投資過金融產(chǎn)品的大學生的投資發(fā)生比，僅為其0.175倍。月支出、可支配存款余額均與金融投資比例正相關。可支配余額的發(fā)生比為1.843，可支配存款余額每提高一個等級，投資率將變?yōu)樵瓉淼?.843倍；月支出發(fā)生比為2.515，月支出提高一個等級將使投資率增加1.5倍，說明月支出對大學生是否進行金融投資作用程度遠大于可支配余額。

除研一外的其他年級學生與2013級相比，投資金融產(chǎn)品的比例并沒有顯著提高，本科階段的是基礎知識學習階段，大學生對金融市場的了解并沒有顯著差異，而研究生學習的知識無論從廣度還是深度上來說都有明顯提高，因此，金融投資比例在本科階段并沒有明顯差異，而研究生的投資比例遠大于剛進校的大一學生。大學生是來自農(nóng)村還是城市對是否參與金融投資也沒有顯著影響，另外，來自東部和中部的大學生與來自西部地區(qū)大學生相比其投資比例并沒有顯著提高。其原因可能是大學生主要以學校作為認識金融投資的渠道，接受同樣的教育，投資信息也主要通過學校宣傳、校園模擬投資活動以及同學間的交流投資經(jīng)驗等方式獲得，與生源地并無太大關系。收入主要來源于勤工儉學、獎助學金和其他的大學生與收入主要來源于親人提供的大學生相比其投資參與率也并沒有顯著提高。由于大學生通過勤工儉學和獎助學金所得收入甚微，其他收入不穩(wěn)定，因此，這些獨立、額外收入并不會顯著提高大學生的金融投資參與率。最后，網(wǎng)購支出也并沒有對大學生金融投資參與率產(chǎn)生假設中的顯著正相關關系。隨著科技進步，通過互聯(lián)網(wǎng)進行轉賬更加方便、快捷、安全，互聯(lián)網(wǎng)轉賬的普及使得那些即使是較少進行網(wǎng)上消費的大學生也愿意使用通過快捷安全的互聯(lián)網(wǎng)轉賬技術購買金融產(chǎn)品。雖然各種互聯(lián)網(wǎng)理財寶興起于網(wǎng)上消費支付業(yè)務，但其已經(jīng)以極快的速度在大學生普及開來。

三、小結與討論

第2篇

股票市場行情走勢的專家分析論文范文一：

今日午評：

大家好！

今日開盤后，油品升級、新疆振興、白酒等活躍，保險、鋼鐵等權重護盤，雄安、一帶一路調整后，開始反復活躍。今天指數(shù)窄幅震蕩，多空分歧加大。

滬指早盤震蕩，可燃冰概念股大漲，雄安概念股分化，出現(xiàn)銀行股下跌。截至午盤，滬指下跌0.05%報3088.46點，創(chuàng)業(yè)板下跌0.66%報1801.61點。 今天的走勢還是比較符合我們昨天的操作策略的研判的。

消息面上，兩市融資余額三連升，可見市場情緒較為穩(wěn)定。不過外圍市場影響猶存，巴西金融全線崩跌，而內(nèi)部銀行開始縮表，密切留意成交量變動，主力現(xiàn)在是借機回踩洗盤的行為。

技術上看，滬指目前的下跌是合理的回調，上漲后遭遇20日線的壓制，現(xiàn)在選擇回踩消化前期獲利盤，短期回踩后將繼續(xù)向上反彈。

預計下午仍將是震蕩的盤面，不過昨天跟大家說過，這里系統(tǒng)性風險出現(xiàn)的概率小，今天的集合競價11個億，再次回到接近10個億的地量水平，說明拋壓是很輕的，而且截止到收盤量能并沒有放大，預計今天的全天的成交量會再次回縮到1400億左右，這是一個非常好的信號，說明地量群在逐步的顯現(xiàn)。

大家應該都知道我們要的底部三大特征吧，其中一條就是地量群的出現(xiàn)。而地量群的出現(xiàn)，說明惜售的來臨，離我們重倉的時間不會太久了，換句話說，就是離我們的第二買點很近了。

第3篇

股票金融分析論文1：

神秘時間窗完全揭秘(絕對干貨）

之所以能經(jīng)常提前給大家推導出未來的時間變盤點，是因為本人掌握了一套絕密的時間窗推導法——三角洲理論。除此之外，股市中還存在另外一套時間窗推導公式，今天跟大家作個分享。

上圖，A至B點運行時間為S1（數(shù)的時候算上最低點與最高點），B至C運行的時間為S2，C至D運行的時間為S3，已知S1，S2兩個時間后，我們可以根據(jù)上述的公式去推測下一個時間窗。

根據(jù)公式可以得到兩個時間，測算的時候先看第一個時間窗。如果S3的結果分別為9，10，則從C點數(shù)起到第9天容易出現(xiàn)變盤，如果第9天沒有變盤，則第10天一定會變盤。如果第9天變盤，則第10天的變盤點自動失效。

這個公式適合于大盤，板塊，適用于周線或日線。

今天以滬指周線為例，來推導。

上圖，A至B運行的時間S1為6，B至C運行的時間S2為11，根據(jù)公式計算出的S3的數(shù)值分別為10.89，約等于11；11.67，約等于12。

而從C點起再經(jīng)過11個交易日正好在D處的最低點，提前找到變盤點，則12的變盤點自動失效。再結合價格的分析有望找到最低點。

A至B運行時間為5，B至C運行時間為3，則S3為6.82，約等于7，7.88，約等于8，而從C處經(jīng)過7個交易日后在D處見到了最低點，結合價格測算可以成功地抄到最低點，8周的時間窗自動失效。

根據(jù)同樣的方法，也可以成功地測算出E處的變盤點。

現(xiàn)在我們來測一測未來的時間窗。

根據(jù)公式測算出的S3的數(shù)值分別為13.33，14.3，則從C點開始經(jīng)過13或14個交易周后將出現(xiàn)重要變盤點。按照推測，其變盤的時間窗為4月14日那周或4月21日那周。如果當前趨勢不改變的話，則有望上漲延續(xù)到那個時間。當然價格的運行還要參考別的方法，但我們至少有一個預期，到那個時間點會有變盤，如果第一個時間變盤了，則第二個時間自動失效；如果第一個沒有變盤，則第二個時間一定變盤。

我們現(xiàn)在就把這個結論放在這里，讓未來的驗證吧。